作业一：大数据概述与学习资源

1.了解微信、微博、小视频每天产生的数据量与数据类型。
微信每天产生10亿以上的数据量，每天有450亿次信息发出，数据类型为String。
微博每天产生上亿条数据量，数据类型主要有String，Object等。
流行的小视频每天产生几亿甚至十几亿以上的数据量，数据类型主要有String，Object和Bool等。

2.选择一个你感兴趣的领域应用数据思维进行分析决策的案例。
在电商平台上购物的时候，系统会给你推荐“猜你喜欢”的商品，依据就是用户数据分析。
电子商务平台通过客户的网络浏览记录和购买的记录来了解客户的消费模式，分析并分类客户的消费特性，像收入，购买习惯等，基于这些特性去判断每个客户可能会关注的产品，在消费者进入网站起，在列表页，单品页，购物页等页面，设计了多种算法的推荐栏为其推荐感兴趣的商品，这种方法有效的提高了下订单的转化率增长。极大的促进了商家的卖速度，通过多次的分析，能够更好的挽留客户，进而提高客户的粘性。

 

3.大数据 人工智能 云计算 物联网 区块链的概念及相互关系。
大数据的概念：大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
人工智能的概念：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
云计算的概念：云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
物联网的概念：物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
区块链的概念：区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。

 

云计算与物联网的关系：云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。很多物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。
人工智能，云计算和大数据的关系：人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
大数据，人工智能，云计算和物联网的关系：
 
区块链和大数据的关系：区块链技术未来与大数据技术的结合应用将会带来一系列重要的改变，区块链技术本身就是一种数据存储方式，而且区块链存取的数据具有较强的安全性和防篡改特性，大数据与区块链的结合还能解决数据价值化过程中的“确权”问题和流通问题，可以说未来大数据与区块链的结合将更加紧密。

4.大数据的职业前景。
未来的时代是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技。从本质来说，大数据是指“无处不在的数据”，而随着人们对数据重要性的认识深入，人们对数据挖掘和开发也在快速发展。
（1）大数据人才需求和现状分析：
作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。预计到2020年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。就当前和可预见的未来来看，社会对大数据人才的需求量还是很大的。
（2）大数据的价值体现在以下几个方面：
1.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。
2.做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型。
3.面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
（3）大数据专业的就业方向
大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要来说的话，当下，大数据方面的就业主要有三大方向：
一是数据分析类大数据人才。
二是系统研发类大数据人才。
三是应用开发类大数据人才。
（4）八种与大数据相关的热门岗位。
Hadoop开发，可视化工具开发，信息架构开发，数据仓库研究，数据科学研究，数据预测分析，企业数据管理，数据安全研究。